郝浩偉，周博文，張馨文

(1.東北大學(xué)電氣工程系，遼寧 沈陽 110004；2.國網(wǎng)上海超高壓公司，上海 200063)

隨著社會(huì)發(fā)展，能源危機(jī)與環(huán)境惡化日益嚴(yán)重，因此積極開發(fā)利用可再生能源(renewable energy sources, RES)已經(jīng)成為必然趨勢[1]。綜合能源系統(tǒng)(integrated energy system, IES)能實(shí)現(xiàn)多種能源的協(xié)調(diào)管理與耦合互補(bǔ)，有效提高RES的利用率[2]。

在國家實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的背景下，多能流IES已經(jīng)成為碳減排的重要載體[3]。在文獻(xiàn)[4]中，碳交易機(jī)制被引入到多能流系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行中，并且研究了碳價(jià)格對系統(tǒng)運(yùn)行的影響，但是其對于碳交易成本的建模過于簡單。文獻(xiàn)[5-6]對傳統(tǒng)碳交易模型進(jìn)行了改進(jìn)，建立了階梯型碳交易成本模型，但是在對系統(tǒng)中設(shè)備碳排放量建模時(shí)考慮不夠全面，部分設(shè)備對系統(tǒng)總碳排放量的影響沒有考慮進(jìn)去，同時(shí)也沒考慮需求響應(yīng)對于系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的作用。

負(fù)荷需求響應(yīng)(load demand response，LDR)通過分時(shí)電價(jià)或經(jīng)濟(jì)激勵(lì)，充分激發(fā)用戶側(cè)負(fù)荷的靈活性，使得達(dá)到削峰填谷的效果[7]。文獻(xiàn)[8]將基于時(shí)間價(jià)格激勵(lì)的需求響應(yīng)引入到多能源樞紐的協(xié)作運(yùn)行中。文獻(xiàn)[9]通過經(jīng)濟(jì)激勵(lì)的方式去使得用戶改變自身用能行為。但是文獻(xiàn)[8-9]都對于負(fù)荷需求響應(yīng)的建模過于簡單，無法充分發(fā)揮需求響應(yīng)的作用。此外，上述文獻(xiàn)均只考慮了單目標(biāo)優(yōu)化，存在難以協(xié)調(diào)多個(gè)調(diào)度需求的缺陷。

針對上述不足，本文提出了一種綜合考慮碳交易與負(fù)荷需求響應(yīng)的IES多目標(biāo)優(yōu)化模型。首先，全面考慮了IES中各設(shè)備對于碳排放的影響，建立了一種具有獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)的獎(jiǎng)懲階梯型碳交易成本模型。然后，按照電熱負(fù)荷的柔性特性與調(diào)度潛力，將負(fù)荷詳細(xì)地分為多種類型，構(gòu)建了電熱負(fù)荷綜合需求響應(yīng)模型。然后，建立了以IES運(yùn)行成本最低和棄風(fēng)棄光量最少為目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型。最后，通過多方案對比，驗(yàn)證了所提方法的有效性。

1 IES結(jié)構(gòu)和建模

1.1 IES結(jié)構(gòu)

本文中的IES包括風(fēng)力發(fā)電機(jī)(wind turbine, WT)、光伏面板(photovoltaic panel, PV)、熱電聯(lián)產(chǎn)單元(combined heat and power，CHP)、燃?xì)忮仩t(gas boiler, GB)、電制氣單元(power to gas, P2G)、儲(chǔ)電裝置(energy storage, ES)、儲(chǔ)熱裝置(heat storage, HS)以及用戶側(cè)電熱負(fù)荷。CHP包括微燃機(jī)(micro gas turbine, MT)和余熱鍋爐(heat recovery boiler, HRB)。此外，IES也分別與外部電網(wǎng)及天然氣網(wǎng)相連。IES基本結(jié)構(gòu)如圖 1 所示。

1.2 儲(chǔ)能裝置模型

(1)

(2)

因此，ES與HS的輸出功率分別可表示為

(3)

(4)

1.3 碳交易成本模型

碳交易機(jī)制使得碳排放權(quán)能夠被買賣，從而達(dá)到控制碳排放量的目的。政府首先為企業(yè)分配初始的免費(fèi)碳排放額度。如果企業(yè)在實(shí)際生產(chǎn)中碳排放量低于碳配額，則可以在碳交易市場上將多余的碳額度進(jìn)行出售，從而獲得一定的收益。如果實(shí)際碳排放量超出碳配額，則企業(yè)需要額外購買碳額度。本文中的IES碳排放額的初始分配由從外部電網(wǎng)購電、GB和CHP決定。

本文將CHP的發(fā)電量轉(zhuǎn)化為等效的產(chǎn)熱量，其碳配額根據(jù)等效產(chǎn)熱量進(jìn)行計(jì)算。系統(tǒng)初始碳排放額可表示為

(5)

系統(tǒng)實(shí)際碳排放量由整個(gè)能源系統(tǒng)電力和天然氣的消耗量決定。同時(shí)，考慮到P2G在電-氣轉(zhuǎn)換過程中需要CO2作為原料，因此認(rèn)為P2G運(yùn)行期間吸收的CO2也參與了碳交易。系統(tǒng)實(shí)際碳排放量為

(6)

在傳統(tǒng)碳排放交易機(jī)制的基礎(chǔ)上，本文提出了一種具有獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)的獎(jiǎng)懲階梯型碳交易成本模型。

(7)

式中：CCO2為系統(tǒng)的碳交易成本；FCO2為碳交易價(jià)格；γ為獎(jiǎng)勵(lì)因子；d為碳排放量間隔長度；ρ為碳交易中每一步的價(jià)格增長；Ep為碳減排目標(biāo)值。

1.4 負(fù)荷需求響應(yīng)模型

本文的負(fù)荷需求響應(yīng)(load demand response，LDR)基于用戶側(cè)的負(fù)荷特性，將負(fù)荷分為不可控負(fù)荷(uncontrollable load，UL)與可控負(fù)荷(controllable load, CL)，其中CL又可分為時(shí)間可轉(zhuǎn)移負(fù)荷(time transferable load, TTL)，數(shù)量可削減負(fù)荷(quantity reducible load, QRL)和能量可替代負(fù)荷(energy fungible load，EFL)。

1.4.1 TTL模型

TTL表示用戶將能源價(jià)格高峰期時(shí)的負(fù)荷轉(zhuǎn)移至價(jià)格低峰期，且調(diào)度時(shí)期內(nèi)總負(fù)荷不變。根據(jù)分時(shí)能源價(jià)格與初始能源價(jià)格之比來構(gòu)造TTL價(jià)格需求彈性矩陣。

(8)

(9)

從而，轉(zhuǎn)移負(fù)荷量可表示為

(10)

為保證TTL轉(zhuǎn)移前后其總量不變，應(yīng)滿足以下條件：

(11)

1.4.2 QRL模型

QRL表示通過削減電力峰值時(shí)的用電量，從而減少供能壓力。QRL價(jià)格需求彈性矩陣可表示為對角陣：

(12)

(13)

從而，削減負(fù)荷量可表示為

(14)

1.4.3 EFL模型

EFL表示部分負(fù)荷可由其他形式的能源代替，本文考慮電熱負(fù)荷之間可以相互轉(zhuǎn)化。其模型可表示為

(15)

2 IES多目標(biāo)優(yōu)化模型

2.1 目標(biāo)函數(shù)

本文分別以IES總運(yùn)行成本最小與棄風(fēng)棄光電量最少為目標(biāo)，建立目標(biāo)函數(shù)。

2.1.1 目標(biāo)函數(shù)1(總運(yùn)行成本最小)

minf1=Cen+Com+Cpo+CCO2

(16)

式中：f1為總運(yùn)行成本；Cen為購能成本；Com為設(shè)備運(yùn)維成本；Cpo為污染物處理成本。

a.購能成本

(17)

式中：Cele與Cgas分別為購電與購氣價(jià)格。

b.設(shè)備運(yùn)維成本

(18)

c.污染物處理成本

系統(tǒng)運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生SO2、NOx以及可吸入顆粒物PM2.5等污染物，主要包括從電網(wǎng)購電的污染物排放，CHP發(fā)電和GB產(chǎn)熱的污染物排放[10]，污染物處理成本可表示為

(19)

式中：φgrid、φMT與φGB分別為購電、CHP發(fā)電和GB產(chǎn)熱單位功率的污染物治理成本。

2.1.2 目標(biāo)函數(shù)2(棄風(fēng)棄光量最少)

系統(tǒng)中棄風(fēng)棄光量由風(fēng)光預(yù)測出力與系統(tǒng)實(shí)際消納風(fēng)光功率之差表示：

(20)

2.2 約束條件

2.2.1 安全約束

(21)

(22)

(23)

2.2.2 設(shè)備運(yùn)行特性約束

(24)

(25)

(26)

(27)

(28)

(29)

(30)

式中：PMT,max為MT出力的上限;WES,max與WES,min為ES的最大、最小充電容量；PES,max為ES的最大輸出功率。

2.3 求解方法

本文采用基于多目標(biāo)粒子群算法(niche multi-objective particle swarm optimization，NMOPSO)對IES多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解[11]。NMOPSO能夠快速收斂至Pareto最優(yōu)解集，同時(shí)還能保證解的多樣性。

3 算例分析

3.1 數(shù)據(jù)輸入

本文以東北某地區(qū)典型日的風(fēng)光出力和電熱負(fù)荷為案例仿真輸入數(shù)據(jù)，來驗(yàn)證所提出方法有效性。規(guī)定調(diào)度周期為24 h，步長為1 h。圖2給出了預(yù)測電熱負(fù)荷和風(fēng)光最大出力數(shù)據(jù)。圖3為分時(shí)電價(jià)。購氣價(jià)格為2.83元/m3。在未考慮LDR之前，IES向用戶售電的初始電價(jià)為0.78元/kWh，售熱價(jià)格為0.37元/kWh。設(shè)TTL、QRL、EFL與UL占總負(fù)荷的比例分別為20%、20%、10%與50%。

3.2 仿真結(jié)構(gòu)分析

3.2.1 Pareto最優(yōu)解

經(jīng)NMOPSO計(jì)算得到的Pareto前沿解如圖4所示。

為了得出與最優(yōu)水平(2個(gè)目標(biāo)函數(shù)均為最小)最接近的方案，本文采取TOPSIS法來確定唯一的折中方案。先求出Pareto解集中各解與最優(yōu)水平的接近指數(shù)，接近指數(shù)越大，與最優(yōu)水平越接近。假設(shè)運(yùn)行成本與棄風(fēng)棄光率有相同的權(quán)重，由TOPSIS法決策得到Pareto最優(yōu)解集中次序前5的解見表1。將次序1的解作為本文IES優(yōu)化運(yùn)行的最佳方案。

表1 由決策得到的Pareto集的前5個(gè)解

3.2.2 方案對比

為了研究LDR與碳排放模型在IES中的影響，分別針對有無LDR以及不同類型碳排放模型設(shè)置了4個(gè)方案進(jìn)行仿真分析。針對各方案下的Pareto前沿解集，都采用TOPSIS法來確定唯一折中方案。

方案1：采用傳統(tǒng)的基于統(tǒng)一碳交易成本的模型[12]，但未計(jì)及LDR；

方案2：采用傳統(tǒng)的基于統(tǒng)一碳交易成本的模型，并且計(jì)及LDR；

方案3：采用具有獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)的獎(jiǎng)懲階梯型碳交易成本模型，但未計(jì)及LDR；

方案4：采用具有獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)的獎(jiǎng)懲階梯型碳交易成本模型，并且計(jì)及LDR。

仿真結(jié)果見表2。方案2、4相比于未考慮 LDR的方案1、3而言，考慮 LDR 的方案中總成本和棄風(fēng)棄光量都有減少。原因是用戶在參與LDR后，主動(dòng)調(diào)整自身電熱負(fù)荷用能方式，將部分電負(fù)荷與熱負(fù)荷轉(zhuǎn)移到電價(jià)熱價(jià)低峰期，同時(shí)削減一定量的電熱負(fù)荷，并且電熱負(fù)荷之間能相互替代與轉(zhuǎn)化；用戶主動(dòng)調(diào)整自身負(fù)荷用能，使得系統(tǒng)可以盡可能多的消納RES，有效減少棄風(fēng)棄光量。同時(shí)可以看出，相比于采用傳統(tǒng)碳交易模型的方案1、2，采用具有獎(jiǎng)勵(lì)系數(shù)的獎(jiǎng)懲階梯型碳交易成本模型的方案3、4的碳排放量和碳交易成本都有減少，可知本文所提碳交易模型能嚴(yán)格控制碳排放量與碳成本。綜上，充分驗(yàn)證了本文所提方法的有效性。

表2 4種方案的仿真結(jié)果

圖5為方案4中引入LDR前后用戶向IES購電購熱的初始電熱價(jià)與分時(shí)電熱價(jià),可以看出都發(fā)生了顯著變化。

圖6(a)與圖6(b)分別為方案4中用戶參與LDR前后電熱負(fù)荷曲線與對應(yīng)的各類負(fù)荷變化量?？梢钥闯觯姛酺TL在高能源價(jià)格時(shí)段將部分負(fù)荷轉(zhuǎn)移到低能源價(jià)格時(shí)段；電熱QRL也在高能源價(jià)格時(shí)段將部分負(fù)荷數(shù)量進(jìn)行削減；EFL在高電價(jià)時(shí)段與低熱價(jià)時(shí)段將部分電負(fù)荷轉(zhuǎn)化為熱負(fù)荷，在低電價(jià)時(shí)段與高熱價(jià)時(shí)段部分熱負(fù)荷轉(zhuǎn)化為電負(fù)荷。通過LDR的作用，有效地調(diào)整了各時(shí)段電熱負(fù)荷量，達(dá)到了削峰填谷的作用，使得用戶總體日負(fù)荷曲線與RES出力之間具有一致性。

圖7與圖8為方案4中各系統(tǒng)元件的能量調(diào)度結(jié)果。由圖7可知，在用戶電負(fù)荷需求較小的時(shí)期，電負(fù)荷需求主要由CHP、WT與PV滿足，同時(shí)剩余的電量被ES儲(chǔ)存；在電負(fù)荷需求高峰期，電負(fù)荷需求除了由CHP、WT、PV滿足外，還需要通過電網(wǎng)購電和ES放電來滿足。 由圖8可知，用戶熱負(fù)荷需求較小時(shí)，熱負(fù)荷需求主要由CHP與GB產(chǎn)熱來滿足；用戶熱需求較大時(shí)，熱負(fù)荷需求除了由CHP與GB產(chǎn)熱滿足外，還需要通過HS放熱來滿足。

4 結(jié)論

a.在保證IES經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的前提下，考慮LDR可以提高RES的利用效率，并且對環(huán)境保護(hù)也起到了積極作用。

b.與統(tǒng)一碳成本計(jì)算模型相比，基于獎(jiǎng)懲的階梯型碳成本計(jì)算模型可以顯著降低碳排放量和碳交易成本，同時(shí)也提高了IES經(jīng)濟(jì)性。